PROPHET
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머신 러닝으로 금 시세를 예측 해보자 - 모델 평가&활용모델 평가 2020. 4. 27. 14:16
1. 모델 검증 방법 2. 모델 검증 & 개선 3. 모델 활용 시뮬레이션 & 개선 과거의 포스팅에서 ARIMA, Prophet, LSTM의 간단한 설명과 모델 구축의 기본에 대해서 알아봤다. 본 포스팅에서는 모델의 평가와 활용법에 대해 알아보도록 하겠다. 결론부터 말하면, LSTM 모델을 사용하여 2015년 10월부터 현재까지(2020년 4월 23일) 금을 투자하였다면, 221%의 수익률(2015년부터 안 팔고 보유했을 경우의 수익률 153%)을 올렸을 것으로 나타난다. 1. 모델 검증 방법 먼저 모델의 검증 방법으로는 one-step forecast방법을 사용하였다. 시계열 데이터는 일반적 cross validation 방법으로는 검증이 불가능하다. 이는 일반적인 데이터와 다르게 시계열 데이터에는 순서..
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머신 러닝으로 금 시세를 예측 해보자 feat. Prophet모델 구축 2020. 4. 1. 10:56
1. Prophet에 대한 간단한 설명 2. Prophet 모델 구축 3. Prophet 파라미터 조정 1. Prophet에 대한 간단한 설명 Prophet은 Facebook에서 만든 시계열 예측 package이다. 장점은 간단하고, 성능이 좋다는 점이다! ARIMA와 같이 데이터의 정상성을 확보할 필요도 없으며, 파라미터가 직관적이라 튜닝이 편리하다. 또한 자동으로 변경 포인트를 찾아 fitting을 하기 때문에 주기가 일정하지 않은 데이터에 대해서도 예측이 가능하다. https://facebook.github.io/prophet/ Prophet Prophet is a forecasting procedure implemented in R and Python. It is fast and provides ..